📄 中文摘要
在设计 AI 工作负载时，同时满足成本、质量和隐私三者并不容易。云 LLM 提供高性能，但会产生使用费用；而本地 LLM 在隐私保护方面表现优异，但在推理速度和模型大小上存在限制。通过结合 Gemini 2.5 Flash 和 Nemotron 9B 的优势，提出了实用的实施模式。Nemotron 9B 是一个兼容日语的 90 亿参数模型，能够在本地 GPU 上运行，在 RTX 5090（32GB VRAM）环境下可确保足够的推理速度，特别适合大批量文档分类等任务。
Gemini 2.5 Flash 与 Nemotron 9B 的最佳角色分配：云 LLM 与本地 LLM
📄 English Summary
Gemini 2.5 Flash x Nemotron 9B — Optimal Division of Roles for Cloud LLM and Local LLM
Designing AI workloads presents challenges in balancing cost, quality, and privacy. Cloud LLMs provide high performance but come with usage fees, while local LLMs excel in privacy but face limitations in inference speed and model size. This article presents practical implementation patterns that leverage the strengths of both Gemini 2.5 Flash and Nemotron 9B. Nemotron 9B is a 9-billion parameter model compatible with Japanese, capable of running on local GPUs. It ensures sufficient inference speed in an RTX 5090 (32GB VRAM) environment, making it particularly suitable for tasks such as large-batch document classification.